智能视频监控中目标跟踪的研究与实现

目标跟踪是智能监控领域的关键技术,本文主要是研究实现这一关键技术。提出一种融合运动目标的面积和矩特征进行匹配的算法,并结合运动估计算法对下一时刻目标最可能存在的方位进行预测,实现了对运动目标的跟踪。实验表明该算法能够准确跟踪运动目标,在一定程度上满足了实时性的要求。     

基于LBP与核相关滤波器的运动目标跟踪算法

针对核相关滤波器在复杂光照条件下出现的跟踪不稳定的现象,提出一种基于LBP(local binary pattern)与核相关滤波器的运动目标跟踪算法。在传统算法上增加LBP处理方法,降低光照对特征提取的影响,进而提高核相关滤波器算法在跟踪过程中对目标信息的采集精准度。实验表明,与经典的核相关滤波器跟踪算法相比,基于LBP与核相关滤波器的运动目标跟踪算法在复杂光照的情况下的跟踪性能有明显提升,能较好应用于实时场景中去,是一种稳定的目标跟踪算法。     

基于Kalman预测器的CT多特征加权目标跟踪算法

针对CT的目标跟踪算法,在外界环境光照改变、目标姿态变化及目标发生遮挡时出现跟踪飘移或丢失目标等问题,提出一种基于Kalman预测器的CT多特征加权目标跟踪算法。首先根据跟踪目标特征的稀疏特性,利用随机采样在线更新获取特征的离散样本,引入Online-boosting的多特征加权权值,优化置信图估计,并利用Kalman预测器预测修正跟踪目标区域位置。对三组不同场景图像序列测试结果表明提出的算法能够快速准确地实现复杂环境下的运动目标跟踪任务,有效地增强了目标特征对纹理改变、光照变化和目标遮挡的稳健性,且继承了传统算法的实时性。     

基于强跟踪滤波的传感器目标跟踪算法

为了提高运动目标的跟踪精度,提出一种基于强跟踪滤波的传感器目标跟踪算法.首先通过传感器节点测量目标的状态值,并通过融合中心对信息进行融合,然后利用Cholesky分解技术变换成噪声独立的量化融合系统,并采用强跟踪滤波算法对目标状态进行估计,最后与其它目标跟踪算法进行对比实验.结果表明,本文算法不仅提高了目标跟踪的精度,而且具有更好的鲁棒性.     

光照突变补偿在视频序列运动目标检测中的应用

针对光照突变情况下视频序列运动目标检测精度低、误检多等问题,提出一种结合光照补偿的检测算法。算法利用色差不变量提取稳定的背景区域,并结合历史前景信息判定光照突变程度。采用对角模型补偿光照突变的图像序列,对全局与局部光照突变分别运用区间估计与码本聚类方法计算补偿参数,最后利用背景减除法实现运动目标的检测。与典型算法进行对比的实验结果表明,本文算法具备较高的检测精度与稳定性,适用于动态场景中的运动目标检测。     

多特征自适应融合的相关滤波目标跟踪算法

本文针对单一特征目标相关滤波算法因光照变化、目标遮挡、低分辨率和运动模糊等导致目标跟踪的稳定性较差的问题,提出了一种将多种特征进行自适应融合的跟踪算法。本文算法在FDSST算法的基础上,自适应融合梯度直方图特征HOG(Histogram of Oriented Gradient)、颜色名特征CN(Color Name)和灰度特征来增强特征的表达能力;提出遮挡判断策略,能够有效的判断跟踪过程中的目标遮挡现象;引入目标重定位机制,在发生目标遮挡或干扰时,能够重新定位目标位置,有效的抑制跟踪漂移现象的产生 。最后,本文选取OTB50和OTB100作为实验数据集,将本文算法和选取的六种主流算法进行性能比较。实验结果表明,本文算法在光照变化、运动模糊和目标遮挡等情况下的表现具有较高的稳定性和准确性;在成功率和跟踪精确度上都优于其他六种算法。      

超宽带定位的AGV定位跟踪算法研究

为了对室内运行的AGV定位跟踪,本文提出一种基于超宽带定位的AGV定位跟踪算法。首先针对3基站TDOA定位方法存在基站附近及其遮挡区域定位错误概率高的问题,本文算法利用目标运动信息辅助降低定位错误概率;其次针对室内环境制约造成机动AGV的跟踪困难问题,本文算法首先对室内环境信息进行描述,采用目标预测位置到障碍物区域的张角作为辅助信息对多模型跟踪算法中模型集进行更新,最后进行状态估计。本文算法将运动先验信息引入到定位方法中,具有定位准确概率高的优点;将环境先验信息引入到跟踪算法,具有错误估计概率低的优点。通过仿真实验证明,本文算法具有较低的跟踪错误概率和较高的定位正确概率,能够有效实现3基站条件下室内运动AGV的定位和跟踪。      

光照突变补偿在视频序列运动目标检测中的应用

针对光照突变情况下视频序列运动目标检测精度低 、误检多等问题,提出一种结合光照补偿的检测算 法。算法利用色差不变量提取稳定的背景区域,并结合历史前景信息判定光照突变程度。采 用对角模型补 偿光照突变的图像序列,对全局与局部光照突变分别运用区间估计与码本聚类方法计算补偿 参数,最后利用 背景减除法实现运动目标的检测。与典型算法进行对比的实验结果表明,本文算法具备较高 的检测精度与稳定性,适用于动态场景中的运动目标检测。     

嵌入Kalman滤波的Camshift人体跟踪研究

针对复杂背景下Camshift算法跟踪运动人体容易丢失目标的情况,提出了一种Kalman滤波和Camshift算法相结合的改进算法。Camshift算法利用颜色直方图做反向投影得到色彩的概率分布图,利用初始化的搜索窗口和位置并结合上一帧跟踪结果自适应调整跟踪窗口从而跟踪人体。采用Kalman滤波可以对运动人体进行估计以克服复杂背景下色彩的干扰,同时对Camshift的迭代结果进行校正。实验表明,本文方法在复杂背景下能更好地跟踪运动人体目标。     

基于粒子滤波的机载单站无源跟踪算法

针对空中观测平台对远距离海面慢速运动目标定位跟踪这一非线性估计问题,介绍了专门处理非线性估计问题的粒子滤波算法,将粒子滤波算法(Particle Filter,PF)应用于机载单站无源定位跟踪问题,有效提高了对慢速运动目标的单站无源定位跟踪性能,解决了传统的扩展卡尔曼滤波算法在非线性估计时存在收敛速度慢的问题。通过与扩展卡尔曼滤波算法的仿真比较表明,粒子滤波算法可实现对慢速运动目标的高精度定位跟踪,且性能优于扩展卡尔曼滤波算法。     

基于光强变化场景的目标检测与跟踪新方法

为在光强变化场景下实现目标的检测与跟踪,研究了一种新方法。该方法综合集成了Vibe算法与粒子滤波算法的优点,通过在改进Vibe算法中引入光照补偿模型、重构粒子滤波模型,解决了2种方法对光强变化的自适应性难题;在局部三值模式(LTP)中建立了一种自适应阈值方法,并采用线性回归分类方法,实现了目标跟踪。通过开发相应程序并将所提新方法的结果与标准结果进行对比验证,验证结果表明：新方法的偏差小于文中其他3个对照方法的相应偏差,该方法对光强变化场景下的目标检测与跟踪研究有一定帮助。     

改进型ViBe算法在运动目标检测中的应用

作为计算机视觉领域的热门方向之一,运动目标检测具有很高的理论研究价值和很广的实际应用空间。传统视觉背景提取器(Visual Background Extractor, ViBe)目标检测算法实时性高且内存消耗低,但存在受光照影响大、不能有效抑制拖影区域、无法消除阴影以及检测图像内部空洞等问题。鉴于以上不足,提出3点针对性改进策略：(1)优化算法核心参数。筛选最优值来替换以往经验值,从而提高算法性能,增强算法适应性。(2)引入光强检测算子。阈值半径随光强变化自适应,避免因光照变化而出现拖影区域。(3)增加阴影检测模型。利用感兴趣区域(Region of Interest, ROI)像素分布确定阴影位置,结合运动目标自身特性分割出目标区与阴影区。仿真实验结果证明：改进型ViBe算法不仅能够完整地检测、抓取运动目标,而且还可以有效地抑制拖影区域并消除目标阴影。     

基于卡尔曼粒子滤波的目标跟踪算法

目标跟踪在计算机视觉领域有着重要的应用。文中在对运动目标跟踪算法进行研究之后,应用卡尔曼粒子滤波算法进行运动目标的跟踪,同时利用Matlab 对卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法及卡尔曼粒子滤波算法进行了实验仿真。实验结果表明,运用卡尔曼粒子滤波算法能够更快、更准确地对运动目标进行跟踪,可将其广泛应用于目标跟踪中。     

一种改进的核相关滤波目标跟踪方法研究

针对目标跟踪领域视频图像序列经常出现遮挡、光照变化和快速移动等难点,提出了一种融合目标上下文信息和超像素级特征的核相关滤波跟踪方法,目标与其周围的信息存在相关性,利用中层视觉特征(超像素)构建目标的上下文滤波模型,在相关滤波框架下,实现对目标的快速训练和定位。实验结果表明,和其他相关滤波类算法相比,所提出的算法在处理以上跟踪难点时,精确度更高,且鲁棒性更强,同时能以较快的速度运行,满足实时性的要求。     

监控视频中运动目标识别分类系统研究

提出了一种监控视频中运动目标识别分类算法,通过提取视频中运动目标的Zernike矩的7个高阶矩、长宽比和占空比,然后利用支持向量机(SVM)进行训练识别分类.实验结果表明,该算法具有较高的运动目标分类正确率,且通过对比显示该算法优于运用运动目标的Hu矩的高阶矩、长宽比和占空比进行分类的方法.     

改进帧差与分水岭算法融合的运动目标检测法

针对机器视觉系统中运动目标检测问题,在帧间差分法的基础上,提出了一种新的运动目标检测算法。采用改进的帧间差分法,融合分水岭算法分割特点,获得真实目标的轮廓,并进行实验验证。结果表明,该算法对帧差法进行改进后,得到的动态目标更接近于实际情况,改进的算法更适合于智能系统中消除杂波及对运动目标的检测。     

Implementation of a Moving Target Tracking Algorithm Using Eye-RIS Vision System on a Mobile Robot

A moving target tracking algorithm is proposed here and implemented on the Anafocus Eye-RIS vision system, which is a compact and modular platform to develop real time image processing applications. The algorithm combines moving-object detection with feature extraction in order to identify the specific target in the environment. The algorithm was tested in a mobile robotics experiment in which a robot, with the Eye-RIS mounted on it, pursued another one representing the moving target, demonstrating its performance and capabilities.     

一种用于无人机的目标颜色核相关跟踪算法研究

利用CSK算法从图像碎片中提取运动目标的一个最小二乘分类,引入多通道颜色特征标定运动目标,通过当前图片碎片中的核函数周期性假设循环结构,一定程度拟补CSK算法使用目标灰度特征描述能力的不足。采用PCA降低特征维度并去除特征冗余信息,提高分类器参数更新速度,解决了CSK算法分类器参数更新线性化、无法适应目标发生较大变化时的运动目标跟踪问题。利用benchmark测试平台的算法集与测试数据集进行了实验,目标颜色核相关跟踪算法（TCKCT）的实验结果表明,对光照变化、背景杂乱、目标形变、目标运动速度较快、目标运动幅度较大的情况下,算法都有较好的跟踪效果。无人机跟踪遥控小车的物理实验结果,进一步验证了TCKCT算法特性,良好的实时性能够满足无人机目标跟踪要求,具有良好的实际应用前景。     

一种基于视频序列的行人检测算法研究

随着计算机视觉技术在图像处理与模式识别中应用的不断深入,人体 运动目标检测逐渐成为了备受人们关注的热点问题。提出了一种改进的人体运动目标检测算法。 用中值法提取了图像的背景,然后通过结合背景差分法和帧间差分法处理图像得到了运动目标区域。试验结果 表明,该方法可克服单种算法所带来的缺陷,同时还具有较高的准确性,且满足工程实时性的需 求。本文算法简单有效,适合应用在嵌入式平台上。